犯罪热点路段识别及影响因素分析

基于道路交通网络的热点分析可以获取犯罪热点道路,从而为公安巡控、警务资源优化提供指导性意见。以等距路段为最小研究单元,采用等距路段热点研究方法识别分析北京市西城区2016年盗窃犯罪在道路交通网络上的分布情况。对于空间兴趣点(points of interest, POI)的10类源数据,采用主成分分析方法实现降维,通过多元线性回归对提取出的两类主成分因子进行犯罪影响因素解释。研究发现：北京市西城区盗窃犯罪在空间分布上呈高度聚集态势,少量路段聚集了大量犯罪;热点路段大都集中在人员流动性大、交通便利等地区;较不等距路段犯罪热点分析方法而言,等距路段犯罪热点分析方法可以更精准地实现热点路段的识别;提取两个主成分分别是与居民日常生活类和与居民精神文化类,与居民日常生活较多的区域对犯罪的发生呈正相关作用,与居民精神文化相关的区域对犯罪的发生呈反相关作用。研究结果可以为一线执法机关的警务资源分布优化、维护社会稳定提供安全防范依据。     

大数据背景下的智慧警务建设及应用

物联网、云计算与大数据等技术的不断发展,为我国智慧警务建设带来新的机遇与挑战。在新的时代背景下,为了应对新型违法犯罪、提供高效服务,公安机关不断创新警务模式与理念,探索出智慧警务建设的新思路。梳理智慧警务的概念、发展与构成,并调研各地公安机关智慧警务的建设现状及经验,归纳总结出智慧指挥、智慧侦查、智慧治安、智慧交管、智慧监管、智慧执法监督、智慧服务、智慧政工等领域的重点建设内容及应用成果,以期为未来我国公安信息化建设提供参考。